F1 score意义
摘要：一、四种平均算法 平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差 算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ，是加权算数平均的一种特殊形式，缺点：容易受极端值影响 几何平均数：Gn=(a1·a2...an)1/n ——> 调和平均数：H
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posted @ 2021-11-27 11:27
11 2021 档案
ROC曲线与AUC面积、Gini系数、KS值 之间关系
摘要：特别注意区别： （1）P-R曲线是分别将查准率Precision（精确率）作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。 （2）ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值 都是基于真阳率TPR（又叫查全率、召回率、捕获率、命中率）和假阳率FPR（误诊率）两个重要的指标得来的。其中AUC
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posted @ 2021-11-15 18:50
常用损失函数和模型评价指标小结
摘要：一、损失函数/代价函数/误差函数 1.1 回归问题 平方损失函数（最小二乘法） 光滑损失函数，可用梯度下降法求最优解， 缺点：异常点该损失函数惩罚力度大，因此，对异常点比较敏感。为解决该问题，可以采用绝对损失函数 绝对损失函数 对异常点更鲁棒一些， 缺点：在f=y处无法求导。综合考虑可导性和对异常点
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posted @ 2021-11-15 13:59
待完成 |相关系数和R-squared复杂相关系数 之间关系
摘要：https://www.zhihu.com/question/32021302?sort=created
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posted @ 2021-11-15 13:57
从向量夹角理解皮尔逊相关系数
摘要：两个向量的乘积一般有内积（点积）、外积之分，假设两个向量 a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]， 内积则为：a·b =a1b1+a2b2+……+anbn =|a|·|b|cosθ 两向量夹角为： cosθ =a·b /|a|·|b| =a1b1+a2b2+……+
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posted @ 2021-11-11 16:01
待完成 |练习项目 |用户流失预测
摘要：待完成 |练习项目 |用户流失预测及特征分析 参考 【1】 深度分析|《电信用户流失预测模型》(所有分类模型精度平均得分在0.8以上) 2~4 同一携程脱敏数据样本 ，不同分析方法 【2】Python项目实践-客户流失预测 【3】拓端数据 ：PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST
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posted @ 2021-11-07 11:20
待完成 |机器学习常用算法原理及优缺点
摘要：原理： https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/6654126.html https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/6654128.html https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/665
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posted @ 2021-11-07 11:17
ABtest 原理及用法总结
摘要：一、A/B test 目的 检验产品或活动方案调整优化在某指标上是否有显著改善效果。检验构建实验组和对照组。之后，在后期的观察中，通过一些统计方法，验证效果的差异性是否显著。 二、A/B test 原理 两独立样本t检验（注意区分计算不同：两总体均值检验、两总体率值检验） 三、A/B test 流程
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posted @ 2021-11-07 11:03
